agustin mottes

[zen. @zentalksai]

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[Finanzas Argy 🇦🇷 @FinanzasArgy]

🇦🇷 Google Argentina lanzará 10.000 becas de capacitación en Inteligencia Artificial bajo el lema "Construyendo el futuro juntos": la empresa busca democratizar el acceso y fortalecer la empleabilidad en todo el país

Esta iniciativa sube a 37.000 el total de becas otorgadas en el país desde 2022. Los datos de la firma indican que el 70% de los graduados consiguió un empleo o un ascenso a los seis meses de su certificación.

Aquellos que deseen postularse deben inscribirse en el sitio de “Crecé con Google”.

[Rony @Ronycoder]

$60/hr Remote Jobs, No Interview Required.

[matt @mattknowsai]

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[agustin mottes @AgustinMottes]

@CarpetaMillo_ Chúpate una pija lloras igual que en el 2011

[agustin mottes @AgustinMottes]

@precisox Hola

[Marco @maarcoofdezz]

Cómo convertirte en un Ingeniero de IA en los próximos 6 meses

El objetivo final es que seas capaz de:

- Construir aplicaciones LLM de extremo a extremo
- Utilizar APIs de OpenAI, Anthropic y stacks open-source
- Diseñar prompts y gestionar contexto correctamente
- Implementar tool calling y structured outputs
- Desplegar proyectos reales en producción

Ahora sí, esta es una hoja de ruta práctica mes a mes:

Mes 1: Afianzar programación y fundamentos

Qué tienes que aprender:

- Python a buen nivel
- Git y GitHub
- Uso básico de terminal / CLI
- JSON, APIs, HTTP y conceptos básicos de async
- SQL básico
- Manipulación de datos con pandas
- Entornos virtuales y gestión de paquetes
- Manejo de errores
- FastAPI o Flask

Objetivo del mes:

Ser capaz de construir APIs simples y entender cómo se comunican las aplicaciones modernas.

Mes 2: Dominar el desarrollo de aplicaciones LLM

Qué aprender:

- Fundamentos de prompting
- Diferencia entre instrucciones de sistema y usuario
- Structured outputs y JSON schemas
- Function calling / tool calling
- Streaming responses
- Gestión del estado de conversación
- Conceptos básicos de costes, latencia y tokens
- Manejo de fallos
* Seguridad básica y prompt injection awareness

Objetivo del mes:

Poder construir aplicaciones funcionales con modelos LLM reales.

Mes 3: Aprender RAG correctamente

Qué aprender:

- Embeddings
- Chunking
- Bases de datos vectoriales
- Filtrado por metadatos
- Reranking
- Problemas de calidad de recuperación
- Reducción de alucinaciones
- Grounding y citas

Objetivo del mes:

Crear sistemas capaces de responder usando información personalizada y fiable.

Mes 4: Agentes, herramientas, workflows y evaluación

Qué aprender:

- Bucles de agentes
- Selección de herramientas
- Gestión de estado
- Reintentos y recuperación de errores
- Cuándo NO usar agentes
- Workflows multi-step
- Evaluation harnesses
- Métricas de éxito de tareas

Objetivo del mes:

Diseñar sistemas más autónomos y fiables para resolver tareas complejas.

Mes 5: Despliegue, producto y fiabilidad

Qué aprender:

- Patrones de producción con FastAPI
- Docker
- Trabajos en segundo plano
- Colas y procesamiento asíncrono
- Auth y seguridad de API keys
- Logging y observabilidad
- Gestión de prompts y versionado
- Dashboards de evaluación
- Monitorización de costes
- Rate limits
- Caché

Objetivo del mes:

Desplegar aplicaciones reales listas para usuarios y producción.

Mes 6: Especializarte y prepararte para conseguir trabajo

Todo lo aprendido puede orientarse hacia distintas especializaciones.
La clave es elegir una dirección y construir proyectos reales alrededor de ella.

Dirección 1: AI Product Engineer

Ideal si quieres entrar rápido en startups o productos AI.

Vas a tener que enfocarte en:

- Aplicaciones LLM
- Sistemas RAG
- Agentes
- Despliegue
- UX y experiencia de producto

Dirección 2: Applied ML / LLM Engineer

Ideal si te interesa más el lado técnico y de modelos.

Tu misión será enfocarte en:

- Fine-tuning
- Cuándo usar fine-tuning vs prompting
- Evaluación de modelos
- Optimización de inferencia
- Modelos open-source
- Pipelines de entrenamiento

Dirección 3: AI Automation Engineer

Ideal si te gusta automatizar procesos y crear sistemas integrados.

Enfócate en:

- Orquestación de workflows
- Automatización de procesos de negocio
- Sistemas multi-herramienta
- Integraciones con CRM, documentación, email, soporte y operaciones

La clave de toda esta hoja de ruta 👇

No basta con estudiar teoría.
Cada concepto debe ponerse en práctica construyendo proyectos reales.

Al llegar al sexto mes deberías tener:

- Varios proyectos funcionales
- Un portfolio sólido
- Experiencia práctica resolviendo problemas reales
- Capacidad para trabajar como AI Engineer junior o freelance

Guárdalo y vuelve a revisarlo mientras avances, me lo agradecerás en unos años.

[Daniel Blanco 💻🤖 @DanielBlancoSWE]

Si estás buscando algo que hacer este fin de semana, échale un vistazo a mis cursos de arquitectura de software.

Van de básico a avanzado y son compactos. Unas 5 horas por curso, directos al grano.

Desde estos enlaces los puedes obtener a un precio reducido 👇

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[GptZone @gptzone_net]

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[angel @angeldot_]

Acabo de encontrar una página que es como Netflix, pero en vez de pelis y series, tiene cursos gratis.

Se llama Claseflix.

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[ᴅᴇ ᴛɪɢʀᴇ 🇰🇵 @ErikPadros]

que fácil la hace la gente que no depende emocionalmente de un club de fútbol.

[Termito Bostero @TermitoBostero]

ESTAMOS JUGANDO EL MEJOR FUTBOL NUNCA ANTES VISTO Y ENCIMA TENEMOS A LAS GALLINAS LLORANDO HACE 4 DÍAS

[José Siles | AI | Data @josesilesdata]

GEMINI ES BUENO.
CLAUDE ES BUENO.
CHATGPT ES BUENO.

Pero no sabes:
- Como usarlos
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- Para qué usarlos

Por eso te preparé esto 👇

[José Siles | AI | Data @josesilesdata]

CANCELA TODOS TUS PLANES.

Este fin de semana toca:

• Aprender Claude Code
• Construir 1–2 flujos de trabajo en Cowork
• Configurar Perplexity Computer & Finance
• Optimizar Cowork (plugins + skills)
• Configurar OpenClaw
• Probar herramientas de Google AI (Nano Banana 2, NotebookLM, etc.)
• Probar herramientas agentic básicas (Manus)
• Usar IA para crear un plan de negocio
• Construir un "segundo cerebro" con IA (Notion)
• Probar Notion Agents
• Aprender automatización (MCPs, Zapier, n8n)
• Aprender prompt engineering
• Leer artículos sobre IA
• Explorar robótica